-
公开(公告)号：CN111429480A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN202010134215.8
申请日：2020-03-02
Applicant: 深圳大学
Abstract: 本发明公开了一种基于SIFT的目标跟踪方法及装置，通过采用SIFT方法确定初始目标图像与当前帧目标跟踪图像的全局图像相互对应的匹配点，经筛选后得到最终匹配点，由最终匹配点获得预测目标图像，并通过颜色匹配判断预测目标图像是否正确，从而实现长期遮挡状态下的目标跟踪；减少了目标跟踪的计算复杂度，提高了目标跟踪准确度和鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN106846361B
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201611170877.0
申请日：2016-12-16
Applicant: 深圳大学
Abstract: 本发明公开了一种基于直觉模糊随机森林的目标跟踪方法，包括：对当前视频帧进行运动检测，检测得到的可能运动对象作为观测结果；对观测结果和目标的预测结果进行关联，目标包括可靠目标及临时目标；对未被关联的观测结果和预测结果进行轨迹管理，其中包括对未被关联的可靠目标的预测结果进行在线跟踪获取候选结果，利用未被关联的可靠目标的直觉模糊随机森林对候选结果进行匹配；利用关联结果和匹配结果获取当前帧的目标的轨迹，利用当前帧的目标的轨迹进行预测，并为关联成功或匹配成功的可靠目标更新直觉模糊随机森林。本发明还公开了一种基于直觉模糊随机森林的目标跟踪装置。通过上述方式，本发明能够在发生漏检的情况下改善目标跟踪的性能。
-
公开(公告)号：CN110414031A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910375580.5
申请日：2019-05-07
Applicant: 深圳大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明提供了一种基于相空间重构嵌入和粒子群算法优化目标volterra级数模型预测时间序列的方法，包括：接收输入的原始滑坡时间序列{X(t)，t＝1，2，3，…，n}；判断原始滑坡时间序列是否具有混沌特征；若原始滑坡时间序列具有混沌特征，则确定出原始滑坡时间序列的延迟时间，确定出原始滑坡时间所要嵌入的相空间的嵌入维数；将延迟时间和嵌入维数代入到目标volterra级数模型；利用粒子群算法优化目标volterra级数模型的核函数，使得核函数的系数达到预设误差要求；输出目标volterra级数模型的参数、核函数的系数、以及预测出的目标滑坡时间序列。延迟时间和嵌入维数直接嵌入目标volterra级数模型的数学模型中，将传统的把滑坡时间序列相空间重构后得到的输出序列再输入到目标volterra级数模型中的两步直接变成一步，提高运算效率。
-
公开(公告)号：CN105844666B
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201610176931.6
申请日：2016-03-25
Applicant: 深圳大学
Abstract: 本发明提供了一种基于单摄像头视频序列匹配的车辆测速方法，包括：建立数据采集环境，并开始采集和读取数据；根据读取到的数据利用匹配算法寻找不同窗口中出现的同一车辆目标；计算同一车辆目标的车速。本发明还提供一种基于单摄像头视频序列匹配的车辆测速系统。本发明提供的技术方案极大地降低了车辆目标匹配技术中的算法复杂度，进而提高了计算效率。
-
公开(公告)号：CN106952290B
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201710224049.9
申请日：2017-04-07
Applicant: 深圳大学
Abstract: 本发明提供了一种用于三维空间跟踪转弯机动目标的方法及系统，旨在解决现有技术中难以对三维空间中转弯率变化的机动目标进行有效跟踪的问题。本发明所提供的方法或系统通过预测、转弯率和转向角估计、更新、新目标生成及目标状态提取这些模块，将转弯率和转向角估计与序贯贝叶斯滤波器相结合，确定出各目标在当前时刻的状态估计与误差估计，从而实现了对三维空间中转弯率变化的机动目标进行有效跟踪。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109711530A
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201811359231.6
申请日：2018-11-15
Applicant: 深圳大学
Abstract: 本发明公开了一种滑坡预测方法及系统，用于滑坡预测，解决了现有技术中滑坡预测数据的准确度不高的问题，其包括：融合预先获取的传感器的时间序列及空间序列，得到传感器的网络时空序列；向已根据历史数据建立的长短期记忆网络及径向基函数神经网络的输出进行加权平均融合，得到未来时刻的滑坡预测数据，从而在预测滑坡时，基于时间序列的基础上，增加了空间序列对滑坡进行预测，使得预测涉及的相关因素不再单一，从而提高了预测结果的准确度。
-
-
公开(公告)号：CN109447057A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811003369.2
申请日：2018-08-30
Applicant: 深圳大学
Abstract: 一种图像特征识别方法、相关装置及存储介质，该图像特征识别方法包括：将待处理图像输入至特征提取模型中，提取得到高光谱空谱域兴趣点，即SSIP特征点；所述特征提取模型包括：几何代数子模型和尺度空间处理子模型；所述几何代数子模型用于获取所述待处理图像在高光谱空谱域中的，具有光谱梯度信息的几何代数矢量；所述尺度空间处理子模型通过内积和外积的几何代数空间运算实现对应的欧式空间运算；将所述SSIP特征点输入至特征描述模型中，得到所述待处理图像的特征描述子；根据所述特征描述子进行分类识别。
-
公开(公告)号：CN105354862B
公开(公告)日：2018-12-25
申请号：CN201510641222.6
申请日：2015-09-30
Applicant: 深圳大学
IPC: G06T7/246
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，提供了一种监控视频中运动目标的阴影检测方法，所述方法包括：建立阴影的三维高斯概率模型,并对模型参数进行初始化；对运动前景区域中的每个像素,将其映射到运动前景/视频背景的三基色颜色比值空间中；根据建立的阴影三维高斯概率模型对得到的运动前景区域中的每个像素进行判别,检测并区分出阴影像素和运动目标像素，从而检测得到阴影区域。本发明较好地解决了现有监控视频中运动目标阴影检测技术中的参数设定困难，无法自适应场景光照变化，运算量大等问题。
-
公开(公告)号：CN109034274A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201811001464.9
申请日：2018-08-30
Applicant: 深圳大学
Abstract: 本发明公开了一种提升高光谱图像分类精度的方法、装置、设备及存储介质，方法包括：建立高光谱图像预设局部区域的三阶张量，对该三阶张量进行张量分解，得到预设局部区域对应的三阶核张量；遍历该三阶核张量中的各个正面切片，利用预设的编码函数建立各个正面切片的特征统计直方图；对各个正面切片的特征统计直方图进行联接，得到预设局部区域的统计直方图，并利用预设局部区域的统计直方图，对上述高光谱图像进行分类。相较于现有技术而言，本发明实施例得到的统计直方图不仅可以反映高光谱图像空间域上的信息，而且还能反映光谱域的信息，因此在高光谱图像分类中能够有效的提升分类精度。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
204
records
(took 0.031 seconds)
